Wykrywanie przeszkód wewnątrz pomieszczeń na trajektorii lotu BSP

pol Article in Polish DOI: 10.14313/PAR_206/88

send Bartosz Brzozowski Zakład Awioniki i Uzbrojenia Lotniczego, Instytut Techniki Lotniczej, Wydział Mechatroniki i Lotnictwa, Wojskowa Akademia Techniczna

Download Article

Streszczenie

Na potrzeby autonomicznego wykonywania lotów bezpilotowych statków powietrznych opracowano system antykolizyjny. Składa się on z zaprojektowanego i wykonanego w Zakładzie Awioniki i Uzbrojenia Lotniczego Wojskowej Akademii Technicznej trójwymiarowego laserowego skanera przestrzeni oraz aplikacji zaimplementowanej w komputerze pokładowym BSP. W artykule omówiono budowę i zasadę działania opracowanego czujnika oraz szczegółowo opisano etapy wykrywania przeszkód realizowane przez aplikację. Na zakończenie przedstawiono wady i zalety przyjętego rozwiązania, a także dalsze kierunki rozwoju systemu.

Słowa kluczowe

bezpilotowy statek powietrzny, laser, skaner przestrzeni, system antykolizyjny

Obstacles detection on the UAVs indoor flight path

Abstract

An anti-collision system was developed for autonomous indoor flights of unmanned aerial vehicles (UAVs). It consists of a designed and built in the Department of Avionics and Airplane Armament three-dimensional laser range scanner and an application implemented in a main avionics computer. In this paper structure and working principles of the sensor were described and stages of obstacles detection realized by the application were detailed. Finally advantages and disadvantages of the system were showed as well as future directions of its development.

Keywords

anti-collision system, LIDAR, UAV

Bibliography

  1. Alpen M., Frick K., Horn J., A Real-Time On-Board Orthogonal SLAM for an Indoor UAV, “Intelligent Robotics and Applications” 7508/2012, 542–551.
  2. Asmat J., Rhodes B., Umansky J., Villavincencio C., Yunas A., Donohue G., Lacher A., UAS Safety: Unmanned Aerial Collision Avoidance System (UCAS), “Systems and Information Engineering Design Symposium”, 2006, 43–49. DOI: 10.1109/SIEDS.2006.278711.
  3. Brzozowski B., Kordowski P., Rochala Z., Wojtowicz K., Project of a miniature 3D LIDAR for VTOL UAVs, „Pomiary Automatyka Robotyka”, 2/2013, 309–312.
  4. Brzozowski B., Kordowski P., Rochala Z., Wojtowicz K., Metody skanowania przestrzeni w systemie antykolizyjnym BSP, Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej Nr 288, Mechanika, z. 85, 397–403. DOI: 10.7862/rm.2013.35.
  5. Fischler M.A., Bolles R.C., Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography, “Communications of the ACM”, Vol. 6/24, 1981, 381–395. DOI: 10.1145/358669.358692.
  6. Huang J., Millman D., Quigley M., Stavens D., Thrun S., Aggarwal A., Efficient, generalized indoor WiFi GraphSLAM, “Proceedeing of International Conference on Robotics and Automation”, 2011, 1038–1043. DOI: 10.1109/ICRA.2011.5979643.
  7. Hyeon-Cheol L., Implementation of collision avoidance system using TCAS II to UAVs, “Aerospace and Electronic Systems Magazine” , Vol. 21–7/2006, 8–13. DOI: 10.1109/MAES.2006.1684262.
  8. Lessin J.E., Apple Acquires Indoor Location Company WifiSLAM, The Wall Street Journal, 23.03.2013, [http://blogs.wsj.com/digits/2013/03/23/apple-acquires-indoor-location-company-wifislam].
  9. Sanfourche M., Delaune J., Le Besnerais G., de Plinval H., Israel J., Cornic P., Treil A., Watanabe Y., Plyer A., Perception for UAV: Vision-Based Navigation and Environment Modeling, “Journal Aerospace Lab” 4/2012, AL04-04, 1–19.
  10. Steder B., Rusu B.R., Konolige K., Burgard W., Point Feature Extraction on 3D Range Scans Taking into Account Object Boundaries, “International Conference on Robotics and Automation”, 2011, 2601–2608. DOI: 10.1109/ICRA.2011.5980187.